Cardano創業者のチャールズ・ホスキンソン氏が、AIの数理証明能力の進化に強い驚きを示した。複雑な数学証明をAIが生成し、形式的に検証する段階に急速に近づいているとしたうえで、研究アイデアや知的財産を扱う環境の重要性にも警鐘を鳴らした。ブロックチェーンメディアのU.Todayが報じた。

ホスキンソン氏は最近のYouTube配信で、AIが複雑な数学証明を組み立て、形式的な検証まで進める水準に達しつつあると語った。

特に注目したのが、ナビエ・ストークス方程式を巡る「AIが解法を導いた」との主張だ。ナビエ・ストークス問題は、クレイ数学研究所が選定した7つのミレニアム懸賞問題の1つ。3次元の流体運動を記述する方程式について、解が常に存在するか、またその解が滑らかかを証明する難問として知られ、数学だけでなく物理学でも重要とされる。

同氏は、これまで形式数学の体系は数学者の協業を支援する方向で発展すると見ていたが、AIが証明自体を構成する段階まで進むとは想定していなかったと述べた。

さらに、カーネギーメロン大学で形式数学センターの設立に関わった経験に触れつつ、長年この分野を見てきた立場からも、最近のAIモデルの進化スピードは予想を上回るものだったと評価した。なかでも、大規模言語モデル（LLM）が複雑な数学的アイデアを形式化し、証明の生成と検証の能力を急速に高めている点を挙げた。

一方で、AIが生み出した数学的成果の由来や、研究データの保護については慎重な対応が必要だと強調した。「OpenAIがナビエ・ストークス問題を実際に解いたと主張するなら、それは数学のパラダイムを根本から変える話になる」とする一方、その結果がどの研究成果や着想に基づくのかは別の問題だと指摘した。

研究者がクラウド上の先端AIモデルに自らのアイデアや作業記録を入力した場合、そこで生まれた知見の帰属が曖昧になる可能性があるとも警告した。こうしたリスクは企業だけでなく、大学や研究機関にも及ぶという。

そのうえで同氏は、機微な研究データや知的財産を外部の集中管理型AIサービスにさらすことなく、高性能なAIモデルを活用できる閉じたAI環境が必要だと訴えた。

AIの数学的成果そのものについては前向きに評価した。優れた研究者の作業を分析し、改良を重ねながら難問を解けるレベルまで形式化していくプロセスは印象的で、人間の研究活動に通じる側面もあるとした。

今回の発言は、AIが単純な計算や研究支援にとどまらず、高度な知的作業に直接関与する段階へ進みつつあることを示している。同時に、AIの性能競争が激しくなるほど、研究アイデアや知的財産をどの環境で扱い、どう保護するかという議論の重要性も高まりそうだ。